软件代码技术债务识别数据集SoftwareCodeTechnicalDebtIdentification-lucaspinheiro2001
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 技术债务, 软件工程, 文本挖掘, 机器学习, 缺陷检测, 代码质量, 开发者社区
数据概述：
该数据集包含来自开源软件项目的代码注释数据，记录了与代码技术债务相关的文本信息，用于识别和分析代码中潜在的技术问题。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作代码静态分析语料数据集使用。
地理范围：数据来源于多个开源软件项目，覆盖全球开发者社区。
数据维度：包括项目名称（project）、问题标识符（issue_key）、代码段落（section）、技术债务类型（type）、问题指示器（indicator）和文本描述（text）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BD_SATD_COMPLET.csv，便于文本处理和结构化数据分析。数据已进行初步整理和标注，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于软件代码技术债务的识别、分类和量化分析，以及代码质量评估和改进。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于软件工程、自然语言处理等领域的学术研究，如技术债务识别、代码注释分析、缺陷预测等。
行业应用：为软件开发团队提供代码质量评估和改进的工具，帮助开发者识别和修复技术债务，提升代码可维护性和可读性。
决策支持：支持软件项目管理中的技术债务管理和风险评估，帮助管理者制定合理的开发计划和资源分配策略。
教育和培训：作为软件工程、代码质量分析等课程的实践案例，帮助学生和开发人员理解技术债务的定义、危害和解决方法。
此数据集特别适合用于探索代码注释与技术债务之间的关系，建立技术债务预测模型，并优化软件开发流程，最终提升软件产品的质量和可靠性。
